28 KiB

Raw Permalink Blame History Unescape Escape

سینسر سے پھلوں کے معیار کی جانچ شروع کریں

خاکہ نیتیا نرسمہن کی طرف سے۔ بڑی تصویر دیکھنے کے لیے تصویر پر کلک کریں۔

لیکچر سے پہلے کا کوئز

تعارف

ایک IoT ایپلیکیشن صرف ایک ڈیوائس نہیں ہوتی جو ڈیٹا کو حاصل کر کے کلاؤڈ پر بھیجتی ہے، بلکہ اکثر یہ کئی ڈیوائسز پر مشتمل ہوتی ہے جو مل کر سینسرز کے ذریعے فزیکل دنیا سے ڈیٹا حاصل کرتی ہیں، اس ڈیٹا کی بنیاد پر فیصلے کرتی ہیں، اور ایکچوئیٹرز یا ویژولائزیشنز کے ذریعے فزیکل دنیا کے ساتھ تعامل کرتی ہیں۔

اس سبق میں آپ سیکھیں گے کہ کس طرح پیچیدہ IoT ایپلیکیشنز کو ڈیزائن کیا جاتا ہے، متعدد سینسرز اور کلاؤڈ سروسز کو ڈیٹا کے تجزیے اور ذخیرہ کرنے کے لیے شامل کیا جاتا ہے، اور ایکچوئیٹر کے ذریعے ردعمل ظاہر کیا جاتا ہے۔ آپ پھلوں کے معیار کی کنٹرول سسٹم کے پروٹوٹائپ کو ڈیزائن کرنے کے بارے میں سیکھیں گے، جس میں پروکسیمیٹی سینسرز کا استعمال شامل ہوگا تاکہ IoT ایپلیکیشن کو ٹرگر کیا جا سکے، اور اس پروٹوٹائپ کی آرکیٹیکچر کیسا ہوگا۔

اس سبق میں ہم درج ذیل موضوعات کا احاطہ کریں گے:

🗑 یہ اس پروجیکٹ کا آخری سبق ہے، لہذا سبق اور اسائنمنٹ مکمل کرنے کے بعد اپنے کلاؤڈ سروسز کو صاف کرنا نہ بھولیں۔ اسائنمنٹ مکمل کرنے کے لیے آپ کو سروسز کی ضرورت ہوگی، لہذا پہلے اسائنمنٹ مکمل کریں۔

اگر ضرورت ہو تو اپنے پروجیکٹ کو صاف کرنے کے گائیڈ کا حوالہ دیں۔

پیچیدہ IoT ایپلیکیشنز کی آرکیٹیکچر

IoT ایپلیکیشنز کئی اجزاء پر مشتمل ہوتی ہیں۔ اس میں مختلف چیزیں اور مختلف انٹرنیٹ سروسز شامل ہوتی ہیں۔

IoT ایپلیکیشنز کو چیزیں (ڈیوائسز) کہا جا سکتا ہے جو ڈیٹا بھیجتی ہیں جو بصیرت پیدا کرتی ہیں۔ یہ بصیرت عمل پیدا کرتی ہیں تاکہ کاروبار یا عمل کو بہتر بنایا جا سکے۔ مثال کے طور پر، ایک انجن (چیز) جو درجہ حرارت کا ڈیٹا بھیجتا ہے۔ یہ ڈیٹا اس بات کا جائزہ لینے کے لیے استعمال ہوتا ہے کہ آیا انجن توقع کے مطابق کام کر رہا ہے (بصیرت)۔ بصیرت کو انجن کے مینٹیننس شیڈول کو ترجیح دینے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے (عمل)۔

مختلف چیزیں مختلف قسم کا ڈیٹا جمع کرتی ہیں۔
IoT سروسز اس ڈیٹا پر بصیرت فراہم کرتی ہیں، کبھی کبھار اضافی ذرائع سے ڈیٹا شامل کر کے۔
یہ بصیرت عمل کو چلاتی ہیں، بشمول ڈیوائسز میں ایکچوئیٹرز کو کنٹرول کرنا یا ڈیٹا کو ویژولائز کرنا۔

حوالہ IoT آرکیٹیکچر

اوپر دیا گیا خاکہ ایک حوالہ IoT آرکیٹیکچر دکھاتا ہے۔

🎓 ایک حوالہ آرکیٹیکچر ایک مثال آرکیٹیکچر ہے جسے آپ نئے سسٹمز ڈیزائن کرتے وقت حوالہ کے طور پر استعمال کر سکتے ہیں۔ اس صورت میں، اگر آپ ایک نیا IoT سسٹم بنا رہے ہیں تو آپ حوالہ آرکیٹیکچر کی پیروی کر سکتے ہیں، جہاں مناسب ہو وہاں اپنی ڈیوائسز اور سروسز کو تبدیل کر کے۔

چیزیں وہ ڈیوائسز ہیں جو سینسرز سے ڈیٹا جمع کرتی ہیں، شاید ایج سروسز کے ساتھ تعامل کر کے اس ڈیٹا کی تشریح کرتی ہیں، جیسے کہ امیج کلاسفائرز جو امیج ڈیٹا کی تشریح کرتے ہیں۔ ڈیوائسز سے ڈیٹا IoT سروس کو بھیجا جاتا ہے۔
بصیرت سرور لیس ایپلیکیشنز سے آتی ہیں، یا ذخیرہ شدہ ڈیٹا پر تجزیہ سے۔
عمل ڈیوائسز کو بھیجے گئے کمانڈز ہو سکتے ہیں، یا ڈیٹا کی ویژولائزیشن جو انسانوں کو فیصلے کرنے کی اجازت دیتی ہے۔

اوپر دیا گیا خاکہ ان اجزاء اور سروسز کو دکھاتا ہے جن کا ان اسباق میں احاطہ کیا گیا ہے اور وہ کس طرح حوالہ IoT آرکیٹیکچر میں جڑے ہوئے ہیں۔

چیزیں - آپ نے سینسرز سے ڈیٹا حاصل کرنے کے لیے ڈیوائس کوڈ لکھا ہے، اور کسٹم وژن کا استعمال کرتے ہوئے امیجز کا تجزیہ کیا ہے، جو کلاؤڈ اور ایج ڈیوائس دونوں پر چل رہا ہے۔ یہ ڈیٹا IoT ہب کو بھیجا گیا۔
بصیرت - آپ نے Azure Functions کا استعمال کیا ہے تاکہ IoT ہب کو بھیجے گئے پیغامات کا جواب دیا جا سکے، اور Azure Storage میں بعد کے تجزیے کے لیے ڈیٹا ذخیرہ کیا۔
عمل - آپ نے کلاؤڈ میں کیے گئے فیصلوں اور ڈیوائسز کو بھیجے گئے کمانڈز کی بنیاد پر ایکچوئیٹرز کو کنٹرول کیا ہے، اور Azure Maps کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا کو ویژولائز کیا ہے۔

✅ ان دیگر IoT ڈیوائسز کے بارے میں سوچیں جنہیں آپ نے استعمال کیا ہے، جیسے کہ اسمارٹ ہوم اپلائنسز۔ اس ڈیوائس اور اس کے سافٹ ویئر میں شامل چیزیں، بصیرت اور عمل کیا ہیں؟

یہ پیٹرن جتنا چاہیں بڑا یا چھوٹا بنایا جا سکتا ہے، مزید ڈیوائسز اور مزید سروسز شامل کر کے۔

ڈیٹا اور سیکیورٹی

جب آپ اپنے سسٹم کی آرکیٹیکچر کو ڈیفائن کرتے ہیں، تو آپ کو مسلسل ڈیٹا اور سیکیورٹی پر غور کرنا ہوگا۔

آپ کی ڈیوائس کون سا ڈیٹا بھیجتی اور وصول کرتی ہے؟
اس ڈیٹا کو کس طرح محفوظ اور محفوظ رکھا جانا چاہیے؟
ڈیوائس اور کلاؤڈ سروس تک رسائی کو کس طرح کنٹرول کیا جانا چاہیے؟

✅ اپنے IoT ڈیوائسز کی ڈیٹا سیکیورٹی کے بارے میں سوچیں۔ اس ڈیٹا میں سے کتنا ذاتی ہے اور اسے ٹرانزٹ میں یا ذخیرہ کرتے وقت نجی رکھا جانا چاہیے؟ کون سا ڈیٹا ذخیرہ نہیں کیا جانا چاہیے؟

پھلوں کے معیار کی کنٹرول سسٹم ڈیزائن کریں

اب آئیے چیزوں، بصیرت، اور عمل کے اس تصور کو پھلوں کے معیار کی جانچ کے لیے استعمال کریں تاکہ ایک بڑے اینڈ ٹو اینڈ ایپلیکیشن کو ڈیزائن کیا جا سکے۔

تصور کریں کہ آپ کو ایک پروسیسنگ پلانٹ میں استعمال ہونے والے پھلوں کے معیار کی جانچ کرنے والے سسٹم کو بنانے کا کام دیا گیا ہے۔ پھل ایک کنویئر بیلٹ سسٹم پر سفر کرتے ہیں جہاں فی الحال ملازمین ہاتھ سے پھلوں کی جانچ کرتے ہیں اور جیسے ہی وہ آتے ہیں کسی بھی کچے پھل کو ہٹا دیتے ہیں۔ اخراجات کو کم کرنے کے لیے، پلانٹ کے مالک ایک خودکار سسٹم چاہتے ہیں۔

✅ IoT (اور عمومی طور پر ٹیکنالوجی) کے بڑھتے ہوئے رجحان کے ساتھ، دستی کام مشینوں سے تبدیل ہو رہے ہیں۔ کچھ تحقیق کریں: IoT کی وجہ سے کتنی ملازمتیں ختم ہونے کا اندازہ لگایا گیا ہے؟ IoT ڈیوائسز بنانے کے لیے کتنی نئی ملازمتیں پیدا ہوں گی؟

آپ کو ایک ایسا سسٹم بنانا ہوگا جہاں پھل کنویئر بیلٹ پر پہنچتے ہی پتہ لگایا جائے، پھر اس کی تصویر لی جائے اور ایج پر چلنے والے AI ماڈل کے ذریعے جانچ کی جائے۔ نتائج کلاؤڈ پر بھیجے جائیں گے، اور اگر پھل کچا ہو تو ایک نوٹیفکیشن دیا جائے گا تاکہ کچے پھل کو ہٹا دیا جائے۔


چیزیں	کنویئر بیلٹ پر پھلوں کی آمد کا پتہ لگانے والا پھلوں کی تصویر لینے اور ان کی درجہ بندی کرنے والا کیمرہ ایج ڈیوائس جو کلاسفائر چلاتا ہے کچے پھلوں کی اطلاع دینے والا ڈیوائس
بصیرت	پھلوں کی پختگی کی جانچ کرنے کا فیصلہ کریں پختگی کی درجہ بندی کے نتائج ذخیرہ کریں کچے پھلوں کے بارے میں اطلاع دینے کی ضرورت کا تعین کریں
عمل	پھلوں کی تصویر لینے اور امیج کلاسفائر کے ذریعے جانچ کرنے کے لیے ڈیوائس کو کمانڈ بھیجیں کچے پھلوں کے بارے میں اطلاع دینے کے لیے ڈیوائس کو کمانڈ بھیجیں

اپنی ایپلیکیشن کا پروٹوٹائپ بنانا

اوپر دیا گیا خاکہ اس پروٹوٹائپ ایپلیکیشن کے لیے حوالہ آرکیٹیکچر دکھاتا ہے۔

ایک IoT ڈیوائس جس میں پروکسیمیٹی سینسر ہوتا ہے پھلوں کی آمد کا پتہ لگاتا ہے۔ یہ کلاؤڈ کو ایک پیغام بھیجتا ہے کہ پھل کا پتہ لگایا گیا ہے۔
کلاؤڈ میں ایک سرور لیس ایپلیکیشن دوسرے ڈیوائس کو تصویر لینے اور امیج کی درجہ بندی کرنے کا کمانڈ بھیجتی ہے۔
ایک IoT ڈیوائس جس میں کیمرہ ہوتا ہے تصویر لیتا ہے اور اسے ایج پر چلنے والے امیج کلاسفائر کو بھیجتا ہے۔ نتائج پھر کلاؤڈ پر بھیجے جاتے ہیں۔
کلاؤڈ میں ایک سرور لیس ایپلیکیشن اس معلومات کو ذخیرہ کرتی ہے تاکہ بعد میں تجزیہ کیا جا سکے کہ کتنے فیصد پھل کچے ہیں۔ اگر پھل کچا ہو تو یہ ایک اور IoT ڈیوائس کو کمانڈ بھیجتا ہے تاکہ فیکٹری کے کارکنوں کو LED کے ذریعے کچے پھلوں کے بارے میں اطلاع دی جا سکے۔

💁 یہ پوری IoT ایپلیکیشن ایک واحد ڈیوائس کے طور پر نافذ کی جا سکتی ہے، جس میں امیج کلاسفیکیشن شروع کرنے اور LED کو کنٹرول کرنے کی تمام منطق شامل ہو۔ یہ IoT ہب کا استعمال صرف کچے پھلوں کی تعداد کو ٹریک کرنے اور ڈیوائس کو کنفیگر کرنے کے لیے کر سکتا ہے۔ اس سبق میں اسے بڑے پیمانے پر IoT ایپلیکیشنز کے تصورات کو ظاہر کرنے کے لیے بڑھایا گیا ہے۔

پروٹوٹائپ کے لیے، آپ اس سب کو ایک واحد ڈیوائس پر نافذ کریں گے۔ اگر آپ مائیکرو کنٹرولر استعمال کر رہے ہیں تو آپ امیج کلاسفائر چلانے کے لیے ایک الگ ایج ڈیوائس استعمال کریں گے۔ آپ نے پہلے ہی ان چیزوں میں سے زیادہ تر سیکھ لیا ہے جن کی آپ کو ضرورت ہوگی۔

سینسر سے پھلوں کے معیار کی جانچ کو ٹرگر کریں

IoT ڈیوائس کو کسی قسم کے ٹرگر کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ یہ ظاہر کیا جا سکے کہ پھل کو درجہ بندی کے لیے تیار ہے۔ ایک ٹرگر یہ ہو سکتا ہے کہ کنویئر بیلٹ پر پھل کے صحیح مقام پر ہونے کی پیمائش سینسر کے فاصلے سے کی جائے۔

پروکسیمیٹی سینسرز سینسر سے کسی شے تک کا فاصلہ ماپنے کے لیے استعمال کیے جا سکتے ہیں۔ یہ عام طور پر برقی مقناطیسی شعاع جیسے لیزر بیم یا انفراریڈ روشنی کو منتقل کرتے ہیں، پھر کسی شے سے شعاع کو واپس آتے ہوئے محسوس کرتے ہیں۔ لیزر بیم بھیجنے اور سگنل کے واپس آنے کے درمیان وقت سینسر تک کا فاصلہ معلوم کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔

💁 آپ نے شاید پروکسیمیٹی سینسرز کا استعمال کیا ہو اور آپ کو معلوم بھی نہ ہو۔ زیادہ تر اسمارٹ فونز اس وقت اسکرین کو بند کر دیتے ہیں جب آپ انہیں کان سے لگاتے ہیں تاکہ آپ غلطی سے کال ختم نہ کریں، اور یہ پروکسیمیٹی سینسر کے ذریعے کام کرتا ہے، جو کال کے دوران اسکرین کے قریب کسی شے کا پتہ لگاتا ہے اور فون کو ایک خاص فاصلے تک ہٹانے تک ٹچ کی صلاحیت کو غیر فعال کر دیتا ہے۔

کام - فاصلے کے سینسر سے پھلوں کے معیار کی جانچ کو ٹرگر کریں

اپنے IoT ڈیوائس کا استعمال کرتے ہوئے کسی شے کا پتہ لگانے کے لیے پروکسیمیٹی سینسر استعمال کرنے کے متعلقہ گائیڈ پر کام کریں:

پھلوں کے معیار کی جانچ کے لیے استعمال ہونے والا ڈیٹا

پروٹوٹائپ پھلوں کے ڈیٹیکٹر میں متعدد اجزاء شامل ہیں جو ایک دوسرے کے ساتھ بات چیت کرتے ہیں۔

پروکسیمیٹی سینسر جو پھل کے فاصلے کی پیمائش کرتا ہے اور اسے IoT ہب کو بھیجتا ہے
کیمرہ کنٹرول کرنے کا کمانڈ IoT ہب سے کیمرہ ڈیوائس کو آتا ہے
امیج کلاسفیکیشن کے نتائج IoT ہب کو بھیجے جاتے ہیں
LED کو کنٹرول کرنے کا کمانڈ IoT ہب سے LED والے ڈیوائس کو بھیجا جاتا ہے تاکہ کچے پھلوں کے بارے میں اطلاع دی جا سکے

یہ اچھا ہے کہ ان پیغامات کی ساخت کو پہلے سے ڈیفائن کریں، اس سے پہلے کہ آپ ایپلیکیشن کو بنائیں۔

💁 تقریباً ہر تجربہ کار ڈویلپر نے اپنے کیریئر میں کسی نہ کسی وقت ڈیٹا کے فرق کی وجہ سے پیدا ہونے والے بگز کو تلاش کرنے میں گھنٹوں، دنوں یا حتیٰ کہ ہفتوں گزارے ہیں۔

مثال کے طور پر - اگر آپ درجہ حرارت کی معلومات بھیج رہے ہیں، تو آپ JSON کو کیسے ڈیفائن کریں گے؟ آپ کے پاس temperature نام کا فیلڈ ہو سکتا ہے، یا آپ عام مخفف temp استعمال کر سکتے ہیں۔

{
    "temperature": 20.7
}

کے مقابلے میں:

{
    "temp": 20.7
}

آپ کو یونٹس پر بھی غور کرنا ہوگا - کیا درجہ حرارت °C میں ہے یا °F میں؟ اگر آپ صارف ڈیوائس کا استعمال کرتے ہوئے درجہ حرارت کی پیمائش کر رہے ہیں اور وہ ڈسپلے یونٹس کو تبدیل کرتے ہیں، تو آپ کو یہ یقینی بنانا ہوگا کہ کلاؤڈ کو بھیجے گئے یونٹس مستقل رہیں۔

✅ کچھ تحقیق کریں: یونٹس کے مسائل نے $125 ملین کے Mars Climate Orbiter کو کریش کرنے کا سبب کیسے بنایا؟

پھلوں کے معیار کی جانچ کے لیے بھیجے جانے والے ڈیٹا کے بارے میں سوچیں۔ آپ ہر پیغام کو کیسے ڈیفائن کریں گے؟ آپ ڈیٹا کا تجزیہ کہاں کریں گے اور کون سا ڈیٹا بھیجنے کا فیصلہ کریں گے؟

مثال کے طور پر - پروکسیمیٹی سینسر کا استعمال کرتے ہوئے امیج کلاسفیکیشن کو ٹرگر کرنا۔ IoT ڈیوائس فاصلے کی پیمائش کرتا ہے، لیکن فیصلہ کہاں کیا جاتا ہے؟ کیا ڈیوائس فیصلہ کرتا ہے کہ پھل کافی قریب ہے اور IoT ہب کو پیغام بھیجتا ہے تاکہ کلاسفیکیشن کو ٹرگر کیا جا سکے؟ یا یہ پروکسیمیٹی پیمائش بھیجتا ہے اور IoT ہب فیصلہ کرتا ہے؟

ایسے سوالات کا جواب یہ ہے - یہ مختلف ہوتا ہے۔ ہر استعمال کا کیس مختلف ہوتا ہے، یہی وجہ ہے کہ IoT ڈویلپر کے طور پر آپ کو اس سسٹم کو سمجھنا ہوگا جو آپ بنا رہے ہیں، یہ کیسے استعمال ہوتا ہے، اور جو ڈیٹا معلوم کیا جا رہا ہے۔

اگر فیصلہ IoT ہب کے ذریعے کیا جاتا ہے، تو آپ کو متعدد فاصلے کی پیمائش بھیجنی ہوگی۔
اگر آپ بہت زیادہ پیغامات بھیجتے ہیں، تو یہ IoT ہب کی لاگت کو بڑھاتا ہے، اور آپ کے IoT ڈیوائسز کے لیے درکار بینڈوڈتھ کی مقدار (خاص طور پر ایک فیکٹری میں جہاں لاکھوں ڈیوائسز ہوں)۔ یہ آپ کے ڈیوائس کو سست بھی کر سکتا ہے۔
اگر آپ ڈیوائس پر فیصلہ کرتے ہیں، تو آپ کو 💁 کچھ ہارڈویئر اس وقت کام نہیں کرے گا جب اسے ایک ساتھ چلنے والی متعدد ایپلیکیشنز کے ذریعے استعمال کیا جائے۔

مائیکرو کنٹرولر پر متعدد ڈیوائسز کی نقل کرنا

مائیکرو کنٹرولرز پر متعدد ڈیوائسز کی نقل کرنا زیادہ پیچیدہ ہوتا ہے۔ سنگل بورڈ کمپیوٹرز کے برعکس، آپ ایک وقت میں متعدد ایپلیکیشنز نہیں چلا سکتے۔ آپ کو تمام الگ الگ IoT ڈیوائسز کے لیے تمام منطق کو ایک ہی ایپلیکیشن میں شامل کرنا ہوگا۔

اس عمل کو آسان بنانے کے لیے کچھ تجاویز یہ ہیں:

ہر IoT ڈیوائس کے لیے ایک یا زیادہ کلاسز بنائیں - مثال کے طور پر کلاسز جنہیں DistanceSensor, ClassifierCamera, LEDController کہا جاتا ہے۔ ہر ایک کے اپنے setup اور loop میتھڈز ہوں گے جنہیں مرکزی setup اور loop فنکشنز کے ذریعے بلایا جائے گا۔
کمانڈز کو ایک جگہ پر ہینڈل کریں اور انہیں ضرورت کے مطابق متعلقہ ڈیوائس کلاس کی طرف بھیجیں۔
مرکزی loop فنکشن میں، آپ کو ہر مختلف ڈیوائس کے لیے وقت کا خیال رکھنا ہوگا۔ مثال کے طور پر، اگر آپ کے پاس ایک ڈیوائس کلاس ہے جو ہر 10 سیکنڈ میں پروسیس کرنے کی ضرورت ہے، اور دوسری جو ہر 1 سیکنڈ میں پروسیس کرنے کی ضرورت ہے، تو اپنے مرکزی loop فنکشن میں 1 سیکنڈ کی تاخیر استعمال کریں۔ ہر loop کال اس ڈیوائس کے لیے متعلقہ کوڈ کو ٹرگر کرے گی جسے ہر سیکنڈ میں پروسیس کرنے کی ضرورت ہے، اور ایک کاؤنٹر استعمال کریں تاکہ ہر 10 لوپ پر دوسری ڈیوائس کو پروسیس کریں (اور پھر کاؤنٹر کو ری سیٹ کریں)۔

پروڈکشن کی طرف بڑھنا

پروٹوٹائپ حتمی پروڈکشن سسٹم کی بنیاد بنے گا۔ جب آپ پروڈکشن کی طرف بڑھتے ہیں تو کچھ فرق یہ ہوں گے:

مضبوط اجزاء - ایسے ہارڈویئر کا استعمال جو فیکٹری کے شور، گرمی، کمپن اور دباؤ کو برداشت کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہو۔
اندرونی مواصلات کا استعمال - کچھ اجزاء براہ راست بات چیت کریں گے اور کلاؤڈ تک جانے سے بچیں گے، صرف ڈیٹا کو کلاؤڈ میں محفوظ کرنے کے لیے بھیجیں گے۔ یہ کیسے کیا جاتا ہے، فیکٹری کے سیٹ اپ پر منحصر ہے، یا تو براہ راست مواصلات کے ذریعے، یا گیٹ وے ڈیوائس کا استعمال کرتے ہوئے IoT سروس کے کچھ حصے کو ایج پر چلانے کے ذریعے۔
کنفیگریشن کے اختیارات - ہر فیکٹری اور استعمال کا کیس مختلف ہوتا ہے، لہذا ہارڈویئر کو کنفیگریبل ہونا چاہیے۔ مثال کے طور پر، قربت سینسر کو مختلف فاصلے پر مختلف پھلوں کا پتہ لگانے کی ضرورت ہو سکتی ہے۔ فاصلے کو سخت کوڈ کرنے کے بجائے، آپ چاہیں گے کہ یہ کلاؤڈ کے ذریعے کنفیگریبل ہو، مثال کے طور پر ڈیوائس ٹوئن کا استعمال کرتے ہوئے۔
خودکار پھل ہٹانا - غیر پکے ہوئے پھلوں کو ظاہر کرنے کے لیے ایل ای ڈی کے بجائے، خودکار ڈیوائسز انہیں ہٹا دیں گی۔

✅ کچھ تحقیق کریں: پروڈکشن ڈیوائسز ڈویلپر کٹس سے اور کن طریقوں میں مختلف ہو سکتی ہیں؟

🚀 چیلنج

اس سبق میں آپ نے IoT سسٹم کو آرکیٹیکٹ کرنے کے لیے ضروری کچھ تصورات سیکھے ہیں۔ پچھلے پروجیکٹس کو یاد کریں۔ وہ اوپر دکھائی گئی حوالہ آرکیٹیکچر میں کیسے فٹ ہوتے ہیں؟

اب تک کے پروجیکٹس میں سے ایک کو منتخب کریں اور ایک زیادہ پیچیدہ حل کے ڈیزائن کے بارے میں سوچیں جو متعدد صلاحیتوں کو اکٹھا کرے جو پروجیکٹس میں شامل نہیں تھیں۔ آرکیٹیکچر بنائیں اور ان تمام ڈیوائسز اور سروسز کے بارے میں سوچیں جن کی آپ کو ضرورت ہوگی۔

مثال کے طور پر - ایک گاڑی ٹریکنگ ڈیوائس جو GPS کو سینسرز کے ساتھ جوڑتا ہے تاکہ ریفریجریٹڈ ٹرک میں درجہ حرارت، انجن کے آن اور آف ہونے کے اوقات، اور ڈرائیور کی شناخت کی نگرانی کی جا سکے۔ اس میں کون سی ڈیوائسز شامل ہیں، کون سی سروسز شامل ہیں، کون سا ڈیٹا منتقل ہو رہا ہے، اور سیکیورٹی اور پرائیویسی کے کیا پہلو ہیں؟

لیکچر کے بعد کوئز

جائزہ اور خود مطالعہ

IoT آرکیٹیکچر کے بارے میں مزید پڑھیں Azure IoT reference architecture documentation on Microsoft docs
ڈیوائس ٹوئنز کے بارے میں مزید پڑھیں understand and use device twins in IoT Hub documentation on Microsoft docs
OPC-UA کے بارے میں پڑھیں، جو صنعتی آٹومیشن میں مشین سے مشین مواصلات کے لیے استعمال ہونے والا پروٹوکول ہے OPC-UA page on Wikipedia

اسائنمنٹ

پھلوں کے معیار کا پتہ لگانے والا بنائیں

ڈسکلیمر:
یہ دستاویز AI ترجمہ سروس Co-op Translator کا استعمال کرتے ہوئے ترجمہ کی گئی ہے۔ ہم درستگی کے لیے کوشش کرتے ہیں، لیکن براہ کرم آگاہ رہیں کہ خودکار ترجمے میں غلطیاں یا غیر درستیاں ہو سکتی ہیں۔ اصل دستاویز کو اس کی اصل زبان میں مستند ذریعہ سمجھا جانا چاہیے۔ اہم معلومات کے لیے، پیشہ ور انسانی ترجمہ کی سفارش کی جاتی ہے۔ ہم اس ترجمے کے استعمال سے پیدا ہونے والی کسی بھی غلط فہمی یا غلط تشریح کے ذمہ دار نہیں ہیں۔

28 KiB Raw Permalink Blame History Unescape Escape